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WAS 성능 최적화 전략

조금씩 차근차근 2025. 3. 8. 22:14

1. 자바 애플리케이션 성능 최적화

자바 애플리케이션의 성능을 극대화하기 위해서는 아래와 같은 다양한 접근 방법을 동시에 고려해야 한다.

  • JVM 상태 분석
    프로파일링 및 모니터링 도구(JVisualVM, YourKit 등)를 활용하여 애플리케이션의 런타임 상태를 분석한다. 이를 통해 병목 현상, 메모리 사용량, 스레드 동작 등을 파악할 수 있다.
  • GC 튜닝
    가비지 컬렉션(GC) 로그를 분석하고, GC 옵션을 조정하여 불필요한 pause 시간을 줄인다. 상황에 따라 CMS, G1, ZGC 등 다양한 GC 방식을 테스트하여 최적의 성능을 도출한다.
  • JVM 파라미터 조정
    힙 메모리 크기, 스택 크기, JIT 컴파일러 옵션 등 JVM의 다양한 파라미터를 상황에 맞게 조정하여 최적의 실행 환경을 구성한다.

위와 같은 방법들을 종합적으로 적용하면, 애플리케이션의 응답 속도와 안정성을 동시에 개선할 수 있다.

2. 데이터베이스 쿼리 성능 향상

데이터베이스 성능 개선은 쿼리 최적화와 스키마 설계를 포함한 다각적인 접근이 필요하다.

  • 인덱스 활용
    • 쿼리 프로파일링 및 로그 분석
      쿼리 프로파일링 도구와 쿼리 로그(퍼포먼스 스키마 등)를 분석하여 성능 저하 원인을 파악한다.
    • 주요 컬럼에 인덱스 적용
      자주 조회되는 컬럼에 인덱스를 적용함으로써 검색 속도를 개선한다.
  • 쿼리 최적화
    • 실행계획 분석
      각 쿼리의 실행계획을 확인하여 불필요한 조인이나 서브쿼리를 제거한다.
    • 불필요한 연산 최소화
      복잡한 연산이나 데이터 집합을 축소할 수 있는 방안을 모색하여 쿼리의 효율성을 극대화한다.
  • 스키마 설계 개선
    • 정규화와 비정규화의 균형
      데이터 중복을 최소화하는 정규화와, 성능 향상을 위한 비정규화를 적절히 조합하여 설계한다.
  • 캐싱 및 복제
    • 읽기 빈도가 높은 데이터에 대해 캐시를 적용하고, 분산 데이터베이스 구조를 고려하여 부하 분산과 고가용성을 확보한다.

이와 같은 접근법을 통해 데이터베이스의 응답 시간을 단축하고 전체 시스템의 안정성을 높일 수 있다.

3. 동시성 문제의 발생 원인

동시성 문제는 시스템 내에서 상태를 보유하는 계층에 여러 요청이 동시에 접근할 때 주로 발생한다. 대표적인 사례는 다음과 같다.

  • 클라이언트와 웹 애플리케이션 서버(WAS) 간의 동시 요청
  • WAS와 Redis 또는 DB 간의 동시 접근

여러 계층이 동시에 공유 상태에 접근할 경우, 데이터 정합성 문제가 발생할 수 있으므로 이를 사전에 인지하고 대응해야 한다.

4. 멀티스레딩 및 동시성 처리 접근 방법

동시성 문제를 해결하기 위해 멀티스레딩과 관련 라이브러리, 동기화 메커니즘을 적극 활용할 필요가 있다.

  • 스레드 풀 사용
    ExecutorService를 사용하여 스레드를 효율적으로 관리하고, 스레드 생성/종료로 인한 오버헤드를 최소화한다.
  • 동시성 라이브러리 활용
    java.util.concurrent 패키지를 비롯한 동시성 라이브러리를 활용하여 스레드 안전한 구조를 설계한다.
  • 동기화 매커니즘
    • synchronized 키워드나 ReentrantLock 등을 사용하여 임계 구역을 보호한다.
    • 필요에 따라 세마포어나 기타 동기화 도구를 사용하여 복잡한 동시성 문제를 해결한다.
  • 비동기 처리
    • CompletableFuture나 Reactor 등 비동기 처리 프레임워크를 사용하여 블로킹 없이 효율적으로 작업을 분산시킨다.

이와 같이 체계적인 접근법을 통해 멀티스레딩 및 동시성 문제를 안정적으로 처리할 수 있다.

5. 캐싱 전략 및 적용 시점

캐싱 전략은 읽기/쓰기 정책과 캐시 인프라 구조에 따라 달라진다. 각 전략은 상황에 맞게 선택되어야 하며, 다음과 같이 구분할 수 있다.

5.1 읽기/쓰기 정책 관점

Cache Aside

출처: 갓나라님 티스토리 (https://waspro.tistory.com/697)

  • 특징
    • 주로 읽기 작업에 적합하다.
    • 개발자가 직접 캐시 히트/미스 로직을 구현한다.
    • 캐시 장애에 대비한 구성이 가능하다.
    • 데이터 업데이트 시 정합성 문제가 발생할 수 있다.
    • 동일 쿼리를 반복 수행하는 서비스에 유리하다.

Write Back

출처: 갓나라님 티스토리 (https://waspro.tistory.com/697)

  • 특징
    • 쓰기 작업에 적합하다.
    • Cache Store가 Data Store에 Write 부하를 줄이기 위해 Throttling Queue 역할을 수행한다.
    • 캐시 장애 시 데이터 유실 위험이 있다.
    • 캐시에 변경사항을 먼저 적용하므로 정합성이 확보된다.
    • 조회되지 않는 데이터가 불필요하게 저장될 수 있으므로 TTL 설정이 필수적이다.

Write Through

출처: 갓나라님 티스토리 (https://waspro.tistory.com/697)

  • 특징
    • 쓰기 작업에 적합하며, Cache Store에 쓰기가 발생할 때 즉시 Data Store에 저장한다.
    • Write Back에 비해 구현 복잡도가 낮고 일관성을 쉽게 확보할 수 있다.

Read Through

출처: 갓나라님 티스토리 (https://waspro.tistory.com/697)

  • 특징
    • 캐시 클라이언트 또는 미들웨어가 DB 조회를 자동으로 수행한다.
    • 캐시 솔루션에 로직이 종속되므로 사용 빈도가 낮다.

5.2 캐시 인프라 구조 관점

  • 메모리 기반 캐시
    • 장점
      • 구성 및 구현이 간단하다.
      • 빠른 응답 속도를 제공한다.
    • 단점
      • 확장성에 한계가 있다.
      • 장애 발생 시 전체 시스템에 영향을 미칠 수 있다.
  • 분산 캐시
    • 장점
      • 높은 확장성과 고가용성을 보장한다.
      • 부하를 여러 서버에 분산시킬 수 있다.
    • 단점
      • 네트워크 오버헤드가 존재한다.
      • 구현 및 운영 복잡성이 증가하며, 데이터 동기화 문제가 발생할 수 있다.

적절한 캐싱 전략 선택은 시스템의 특성과 요구사항에 따라 달라지므로, 서비스의 특성을 면밀히 분석한 후 적용해야 한다.

6. 메모리 누수의 원인과 해결 방안

메모리 누수는 주로 할당된 heap 메모리가 불필요하게 계속 유지되어 해제되지 않을 때 발생한다. 이를 방지하기 위해 다음의 방법을 적용할 수 있다.

  • 불필요한 객체 참조 확인
    객체가 더 이상 사용되지 않더라도 참조가 남아있는지 확인하고, 이를 제거하여 GC가 정상적으로 동작하도록 한다.
  • try-with-resource 활용
    파일, 네트워크, DB 커넥션 등 리소스를 사용한 후 자동으로 해제되도록 try-with-resource 구문을 활용하여 리소스 관리를 철저히 한다.
  • Heap 메모리 모니터링
    heap dump 및 프로파일러를 사용하여 할당된 객체가 적절하게 해제되고 있는지 지속적으로 모니터링한다.
  • 외부 라이브러리 점검
    사용하는 외부 라이브러리에서 메모리 누수가 발생하는 부분이 없는지 주기적으로 검토하고, 필요시 업데이트 또는 대체 방안을 마련한다.

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